poj1789 - Truck History

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题目大意:有n个型号,每个型号有7个字母代表其型号,每个型号之间的差异是他们字符串中对应字母不同的个数d[ta,tb]代表a,b之间的差异数
问1/Σ(to,td)d(to,td)最大值
解题思路:根据题意,即分母最小,这样就转换为一个典型的求最小生成树

/*
prim
Memory 15584K
Time    360MS
*/
#include <iostream>
using namespace std;
#define MAXV 2001
#define INF INT_MAX

int n;
char s[MAXV][8];
int map[MAXV][MAXV];
int d[MAXV];
bool vis[MAXV];

void prim(){
	int i,j,v,tmp;
	for(i=0;i<n;i++){
		vis[i]=0;
		d[i]=map[0][i];
	}

	for(i=1;i<=n;i++){
		tmp=INF;
		for(j=0;j<n;j++){
			if(!vis[j] && tmp>d[j]){
				tmp=d[j];
				v=j;
			}
		}
		vis[v]=1;
		for(j=0;j<n;j++){
			if(!vis[j] && d[j]>map[v][j]){
				d[j]=map[v][j];
			}
		}
	}
	for(d[0]=0,i=1;i<n;i++) d[0]+=d[i];
	printf("The highest possible quality is 1/%d.\n",d[0]);
}

int main(){
	int i,j,k,num;
	while(scanf("%d",&n) && n){
		for(i=0;i<n;i++){		//这里map可以不用初始化,因为每个两个点都有值
			scanf("%s",s[i]);
			for(j=0;j<i;j++){
				num=0;
				for(k=0;k<7;k++)
					if(s[i][k]!=s[j][k])
						num++;
				map[i][j]=map[j][i]=num;
			}
		}
		prim();
	}
	return 0;
}


 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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